Data-informed debriefing for cardiopulmonary arrest: A randomized controlled trial
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
To determine if data-informed debriefing, compared to a traditional debriefing, improves the process of care provided by healthcare teams during a simulated pediatric cardiac arrest. We conducted a prospective, randomized trial. Participants were randomized to a traditional debriefing or a data-informed debriefing supported by a debriefing tool. Participant teams managed a 10-minute cardiac arrest simulation case, followed by a debriefing (i.e. traditional or data-informed), and then a second cardiac arrest case. The primary outcome was the percentage of overall excellent CPR. The secondary outcomes were compliance with AHA guidelines for depth and rate, chest compression (CC) fraction, peri-shock pause duration, and time to critical interventions. A total of 21 teams (84 participants) were enrolled, with data from 20 teams (80 participants) analyzed. The data-informed debriefing group was significantly better in percentage of overall excellent CPR (control vs intervention: 53.8% vs 78.7%; MD 24.9%, 95%CI: 5.4 to 44.4%, p = 0.02), guideline-compliant depth (control vs. intervention: 60.4% vs 85.8%, MD 25.4%, 95%CI: 5.5 to 45.3%, p = 0.02), CC fraction (control vs intervention: 88.6% vs 92.6, MD 4.0%, 95%CI: 0.5 to 7.4%, p = 0.03), and peri-shock pause duration (control vs intervention: 5.8 s vs 3.7 s, MD −2.1 s, 95%CI: −3.5 to −0.8 s, p = 0.004) compared to the control group. There was no significant difference in time to critical interventions between groups. When compared with traditional debriefing, data-informed debriefing improves CPR quality and reduces pauses in CPR during simulated cardiac arrest, with no improvement in time to critical interventions.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle